阿姆河右岸B区沉积相研究

研究区位于阿姆河盆地右岸,卡洛夫-牛津阶碳酸盐岩为阿姆河盆地的主要产气层,自上而下可划分GAP层、XVhp层(礁上层)、XVa1层、Z层、XVa2层、XVI层,本文主要对该区域上侏罗统卡洛夫-牛津阶的XVhp层进行研究,探讨土库曼斯坦B区卡洛夫—牛津阶XVhp层沉积相特征。以岩心观察、薄片和古生物鉴定为研究依据,对研究区内10口井的岩石学特征,古生物特征,测井相和地震相特征进行分析研究,通过以上研究并结合连井剖面对比、沉积相平面分布特征,总结出XVhp层主要发育为前缘缓斜坡相,沉积亚相包括上斜坡亚相、点礁亚相、下斜坡相。     

最小费用原则下的运输路径选择

论述了运输费用的内涵及其构成.运输费用主要包括劳务费、过路费、燃油费、轮胎费,研究了这几种费用的计算方法.并且以吉林省吉林市为起点,以桦甸市为终点,遵循费用最小的原则,分析了运输路径的最佳选择,同时对路径选择的可能原因作出了定性解释.     

基于加权熵的重要性不对等样本学习的知识约简

由于学习样本的分布特性和所反映的主观特性的不同,每一个样本相对于学习算法的重要性程度往往是不对等的,为了能够在知识约简过程中考虑到学习样本的不对等性,提出了基于加权熵的知识约简方法。针对各类别样本分布不均匀的样本重要性不对等情况,为了加强小类样本所蕴含的知识在知识约简中的体现,提出一种逆类概率加权的不对等样本加权方法,实验表明该方法能够明显提高小类样本的分类正确率,也验证了基于加权熵的知识约简方法能够将样本的不对等性体现在知识约简结果中。     

氢原子的基态经典振子模型

根据量子力学关于氢原子基态角动量为零的预言，将基态氢原子处理成经典一维振子模型，利用一种带相位因子和斥力项的势函数，给出了基态氢原子的能量及电子振动轨道的解析式。     

校园安全评价方法初探

介绍了层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联评价法的应用原理,探讨了其在校园安全评价工作中的应用研究,论述了已建立的校园安全评价指标体系,介绍了人工神经网络的概念及其在评价工作中的应用,展望了校园安全评价的发展前景。     

用元数据来控制数据仓库的信息质量

元数据管理和应用的重要性越来越被重视。文章首先对元数据管理和数据质量的依赖关系做了阐述,然后介绍了数据仓库设计时加入元数据来提高数据质量的几个应用实例。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

公路箱梁预制施工中应注意的几个问题

箱梁预制施工中工作主要由三道工序所组成:模板工作、钢筋工作和混凝土工作。所以,在施工过程中,我们应特别注意这三道工序中的关键。本文仅对这三道工序需要注意的关键点做了阐述。     

基于向量残差SVD的混凝土超声测试温度效应研究

为研究温度对混凝土超声测试尾波信号的影响规律;将信号向量间的归一化夹角作为波动指标,反映温度效应引起的信号变化;通过向量残差矩阵SVD获得表征温度效应大小的特征向量,建立向量空间映射和温度差的数学关系。在实验室采集混凝土梁尾波信号进行验证,结果表明,随温度升高尾波信号的波形发生后移,文中方法可分段线性量化温度效应;基于量化结果,得到常温下超声尾波信号最敏感的温度区间;任意4.5 ℃范围内,可去除74%~90%的温度效应。     

二维钢箱梁在强风作用下的受力分析

为了研究西堠门悬索桥在施工阶段和完工通车时所受强风作用的影响,利用粘性不可压缩的N-S(Navier-Stokes)方程和RNG(renormalization group),κ-ε两方程湍流模型对大桥二维钢箱梁在强风作用下进行了精确的数值模拟,得到了钢箱梁在各工况下的受力随时间的变化以及阻力的频率和最值等.模拟结果表明,钢箱梁在无横向连接的施工阶段受到的阻力远大于有横向连接时的受力,所有工况中钢箱梁的受力都是周期变化的,这与风场诱发涡的脱落周期是一致的.